رتبه بندی افراد خوش حساب و بد حساب در سامانه های اعتبارسنجی

رتبه بندی افراد خوش حساب و بد حساب در سامانه های اعتبارسنجی

در این بخش از نکات و عوامل مربوط به سامانه های اعتبارسنجی برآنیم تا با یکی دیگر از چالش های پیش رو در این خصوص روی آوریم و به علوم و الگوریتم های مختلف در روند اعتبارسنجی این سامانه های اعتبارسنجی بپردازیم تا در نهایت مشخص شود که سامانه های اعتبارسنجی برای ارزیابی افراد حقیقی و حقوقی و رتبه بندی آنان از کدام یک از این الگوریتم ها و دانش های روز بهره برده اند تا به این منظور بتوان بر اساس آنان تصمیم مناسب تری را گرفت. به طور کلی به عنوان پیش مقدمه بایستی این نکته را در نظر گرفت که تمامی مشتریان به دو دسته خوب و بد قابل تقسیم هستند و برای ارزیابی اینکه کدام یک از این مشتریان خوش حساب هستند یا بدحساب؟ می بایست از قضاوت های شخصی و بر حسب ظاهر و قیافه افراد مختلف به هیچ عنوان تصمیم نگرفت و این قضاوت را به سیستم های هوشمند امروزی و بر حسب علوم مختلف و الگوریتم های روز دنیا سپرد تا نتیجه ای مطلوب تر عاید آید. اما حتما این سوال و چالش در اذهان به وجود می آید که این علوم و الگوریتم ها چه مسائلی هستند و تا چه میزان قابل اعتماد می باشند؟ در ادامه به ذکر این مسائل خواهیم پرداخت.

علوم و الگوریتم های دقیق و منضبط برای سامانه های اعتبارسنجی

امروزه در نظام بانکداری نوین و پیشرفته برخلاف روش های سنتی بانکداری با توجه به تعداد رو به افزون مشتریان با قیافه و شخصیت های مختلف برای شناسایی خوش حسابی یا بدحسابی آنان دست به گریبان علم ریاضی شده ایم تا با استفاده از داده های آماری مختلف از الگوریتم هایی همچون رگرسیون لجستیک، الگوریتم درخت تصمیم و شبکه عصبی پرسپترون آمارهای دقیق تری را مبنی بر رتبه بندی افراد مختلف حقیقی و حقوقی در نظر گرفته اند تا به نتایج به عمل آمده اعتماد بیشتری شود. این الگوریتم ها احتمال کم کاری یا عدم قصور در بازپرداخت بدهی های مختلف به بانک ها را مورد محاسبه و سنجش قرار داده است تا بر حسب داده های موجود افراد را رتبه بندی نمایند. در این بین شبکه های عصبی با توجه به ظرافت کاری و دقت نظر بیشتر و نیز  حجم محاسبات پایین تر نسبت به سایر روش های قدیمی پیش بینی درست تر و دقیق تری را از رتبه اعتباری افراد متقاضی تسهیلات بانکی به عمل آورده است تا ریسک پذیری بانکداری را به حداقل ممکن برساند. بنابراین بهره بردن از این علوم و الگوریتم ها سبب شده است که سامانه های اعتبارسنجی از تبعیض و رانت خواری تا حد بسیار زیادی به دور بوده و با دور راندن اعمال سلیقه و قضاوت های شخصی تنها بر حسب داده های آماری دقیق و منضبط رتبه افراد را به شایستگی تعیین نمایند. بنابراین به طور کلی این الگوریتم ها علاوه بر دقت کلی در پارامترهای مختلف اعتبارسنجی، در خصوص شناسایی مشتریان بدحساب و خوش حساب نیز بسیار دقیق بوده و حتی به ارائه راهکارهایی برای مطالعات آتی نیز پرداخته است.

تفاوت سامانه های اعتبارسنجی نوین با سامانه های سنتی و قدیمی

سامانه های اعتبارسنجی نوین که از الگوریتم ها و علوم مختلف ریاضیات برای خوش حسابی و بدحسابی مشتریان خویش بهره می برند، نسبت به سامانه های قدیمی سیستم بانکداری را با اطمینان بیشتری مواجه می سازد، دقت عمل و ظرافت کاری بیشتری دارند، به تمامی جوانب ریز و درشت توجه می کنند و در نهایت روند ریسک پذیری را با افت شدیدتری مواجه می سازند. بنابراین الگوریتم های مختلف بر اساس دانش روز در سامانه های اعتبارسنجی امروزه بسیار مثمر به ثمر بوده اند.